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公开(公告)号：CN118918447B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411408471.6
申请日：2024-10-10
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/098 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了基于多模态提示协同的视觉巡检多任务学习方法，以多模态提示协同多任务学习网络作为视觉‑语言模型实现视觉巡检多任务学习，所述多模态提示协同多任务学习网络包括语言提示编码器和视觉编码器，语言提示编码器包括并行的冻结语言编码器和语言编码器；冻结语言编码器，用于确保语言编码器的调整不大于阈值限度；语言编码器与视觉编码器通过耦合函数计算二者特征的余弦相似性衡量两个任务的相似程度，以最大限度地提高总相似性高的任务组的视觉和语言表征的一致性，实现视觉巡检多任务学习的高效联合训练。本发明提升视觉巡检多任务模型的调整效果，保证视觉巡检多任务学习方法的针对性和泛化性。
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公开(公告)号：CN118350649A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410777660.4
申请日：2024-06-17
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06F21/64 , G06F21/31 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电网设备数据风险分析方法及系统，方法包括获取电网设备的运行数据，并基于所述运行数据计算运行数据风险评估结果；将电网设备和操作用户作为有向图中的节点，节点之间的连线表示数据权限方向，构建数据权限有向图；对所述数据权限有向图进行权限链路分析，计算数据权限有向图中的权限冗余度和总权限度；基于所述权限冗余度和所述总权限度，确定数据权限管理风险评估结果；从系统日志查看对电网设备运行数据的操作结果，基于所述操作结果、所述运行数据风险评估结果和所述数据权限管理风险评估结果，评估电网设备数据风险；本发明提高了电网设备数据风险分析结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119719960A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510227796.2
申请日：2025-02-28
Applicant: 安徽省公共气象服务中心 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及天气数据处理技术领域，具体涉及一种基于电场数据的闪电预报及无人机路线推荐方法，包括输出巡检线路段上每一段线路上出现闪电的第一概率；输出巡检线路段上每一段线路上出现闪电的第二概率；实时融合第一概率和第二概率，获取融合后的第三概率；判断每一段线路上出现闪电的第三概率是否超过预定值，当判断至少有一段线路上出现闪电的第三概率超过预定值时，将第三概率超过预定值的线路段的区域位置发送给无人机控制模块，通过无人机控制模块基于区域位置规划无人机航线获得第二航线。本发明可以根据实时预测的闪电情况及时的更改航线，使得无人机可以避开出现闪电概率较大的位置，从而降低无人机被闪电击中的情况出现。
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公开(公告)号：CN119046521A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411007084.1
申请日：2024-07-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
Inventor： 孙伟 , 马俊杰 , 王庆军 , 赵龙 , 黄书强 , 刘辉 , 李龙跃 , 肖家锴 , 蔡翔 , 王峰 , 刘丽 , 王鑫 , 卞真旭 , 邹知炜 , 史伟豪 , 邢璐 , 王潇 , 金雨楠 , 周浩
IPC: G06F16/951 , G06F16/9535 , G06F16/958 , G06F40/216 , G06F16/33
Abstract: 本发明提供基于热词检测的实时网络爬虫框架实现方法及系统，方法包括：热词源选择：定义热词来源，构建热词库；热词检测模块：实时监测热词源的变化，确定热词的权重以及优先级；网络爬虫调度：制定爬虫调度算法，启动或调整爬取任务；网页抓取：适用网络爬虫技术访问目标网站，抓取HTML内容；文本解析与处理：对抓取的内容进行文本解析，进行文本预处理。本发明解决了爬取效率较低、实时调整爬取策略慢以及爬取数据质量低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118918447A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411408471.6
申请日：2024-10-10
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/098 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了基于多模态提示协同的视觉巡检多任务学习方法，以多模态提示协同多任务学习网络作为视觉‑语言模型实现视觉巡检多任务学习，所述多模态提示协同多任务学习网络包括语言提示编码器和视觉编码器，语言提示编码器包括并行的冻结语言编码器和语言编码器；冻结语言编码器，用于确保语言编码器的调整不大于阈值限度；语言编码器与视觉编码器通过耦合函数计算二者特征的余弦相似性衡量两个任务的相似程度，以最大限度地提高总相似性高的任务组的视觉和语言表征的一致性，实现视觉巡检多任务学习的高效联合训练。本发明提升视觉巡检多任务模型的调整效果，保证视觉巡检多任务学习方法的针对性和泛化性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118823585A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411050154.1
申请日：2024-08-01
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于电网资源业务中台的现场作业风险管控方法和系统，包括：步骤S1、对电网变电站施工作业图像进行采集并预处理；步骤S2、构建基于注意力机制和Res‑PANet改进的YOLOv5模型；步骤S3、先将步骤S1得到的数据输入步骤S2中改进YOL0v5目标检测模型进行训练和验证，得到训练好的改进YOLOv5模型，然后对实时采集的电网图像进行预处理后输入训练好的改进YOL0v5模型中，输出目标检测与识别结果。本发明的优点在于：通过将注意力机制融入YOLOv5检测网络，采用特征关注的方式来学习特征中目标像素级的成对关系和通道之间的依赖性，以此减弱背景特征的比重，同时利用通道重组减轻多通道之间的信息隔离，提升了电力复杂设备的安全作业穿戴和行为识别的精度和效率。
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公开(公告)号：CN118469285A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410570836.9
申请日：2024-05-09
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/126 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供基于变电站及输电线路的气象预警方法及系统，方法包括：获取并规范化处理实测气象信息以及电力设备信息；根据实测气象信息以及电力设备信息，建立双分类算法识别模型，对遗传算法优化BP神经网络分类器，以构建双分类算法识别模型，预测易发设备状态故障气象条件，当实际气象条件达到易发设备状态故障气象条件时，结合被测设备的固定参数，利用Adabeboost分类预测算法识别设备故障气象状态，获取故障发生风险等级；根据故障发生风险等级，评估线路及设备的故障风险，以得到风险评估结果；返回风险评估结果至云端服务器，以进行故障预警。本发明解决了故障定位效率低、巡检难度大、输电线路及设备维护成本高的技术问题。
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公开(公告)号：CN118278689A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410444630.1
申请日：2024-04-15
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽明生恒卓科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了可实现资产合理管理的电网设备管理方法，属于电网检测技术领域，具体包括以下步骤：划分管理区域为子区域，巡视电网设备并记录运行指标；计算设备评分，标记评分低于预设值的设备为待定设备，并根据使用时长和评分比值进一步筛选；当子区域中待定设备比例超过50%时，标记为检测区域，检查线路和防护措施；若某供应商待定设备占比超过50%，则检查其所有设备；在待定设备上安装漏电和水浸传感器，实时监测；发现漏电或漏水时，提示更换，并选取对应评分相近、使用时长相同的设备作为预警设备，进行检查；本发明实现了对区域内电网设备的完善管理。
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公开(公告)号：CN111881290A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010555531.2
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 秦丹丹 , 郑高峰 , 刘丽 , 李龙跃 , 王鑫 , 张淑娟 , 赵龙 , 汪玉 , 高博 , 徐斌 , 李金中 , 王潇 , 孙伟 , 李博 , 卞真旭 , 仇茹嘉 , 钱光超 , 邵珺伟
Abstract: 本发明公开了一种基于加权语义相似度的配网多源网架实体融合方法，其技术流程包括了如下步骤：步骤一：对多源网架进行知识抽取，得到多个异构本体；步骤二：寻找多个异构本体之间的关系，建立相应的映射，进行多个异构本体的融合，形成多个知识图谱本体模型；步骤三：将多个知识图谱本体模型，使用加权算法进行融合；步骤四：得到融合后结果。通过以上步骤最终生成最终的配网网架。
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公开(公告)号：CN110209713A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910565855.1
申请日：2019-06-26
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/2458 , G06Q10/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种异常网架结构识别方法及装置，涉及电力传输技术领域。方法包括：获取待识别网架数据，待识别网架数据包括多个网架结构的运维数据；将多个网架结构的运维数据输入网架识别模型，得到识别结果，识别结果包括如下中的至少一种信息：各个网架结构之间的关联关系、每个网架结构中各个电力设备之间的层级关系、以及每个网架结构中各个电力设备所记录的运维数据；根据识别结果中的至少一种信息，确定多个待识别网架中的异常网架结构。通过根据由网架识别模型输出的识别结果确定待识别网架中是否存在异常网架结构，无需通过人工手动对各个网架结构的网架数据进行梳理，减少了确定异常网架结构所花费的时间，提高了确定异常网架结构的效率。
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